群集智能理論及其在多機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、群集智能是受自然界生物群體社會(huì)性行為啟發(fā)而產(chǎn)生的概念，它是指簡(jiǎn)單個(gè)體通過(guò)局部交互所涌現(xiàn)出的不可預(yù)見(jiàn)的全局智能行為的特性。系統(tǒng)中的個(gè)體僅在局部感知能力下，通過(guò)同其他個(gè)體以及環(huán)境的交互就可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的行為模式。群集智能利用群體的優(yōu)勢(shì)，在沒(méi)有集中控制、不提供全局模型的前提下，為尋找復(fù)雜問(wèn)題的解決方案提供了新的思路。顯然，對(duì)群居生物集體行為的研究有助于理解群集智能系統(tǒng)的內(nèi)在機(jī)理，及其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。 本文目的是研究群集智能的有關(guān)理論問(wèn)

2、題，給出一套用于分析群集智能系統(tǒng)及相關(guān)行為穩(wěn)定性和復(fù)雜性的方法，并將研究成果應(yīng)用到多機(jī)器人系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)多機(jī)器人的協(xié)調(diào)協(xié)作。 首先，證明了個(gè)體模型下群集智能系統(tǒng)自聚的穩(wěn)定性。自聚的穩(wěn)定性是指?jìng)€(gè)體在移動(dòng)過(guò)程中能夠成群移動(dòng)并最終聚集到目標(biāo)位置周圍的鄰域內(nèi)。微觀上，通過(guò)將個(gè)體之間的相互作用轉(zhuǎn)化為勢(shì)場(chǎng)力，結(jié)合考慮個(gè)體的感知能力、動(dòng)態(tài)環(huán)境以及噪聲等因素，建立了群體聚集中的個(gè)體模型，運(yùn)用Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了在上述情況下群體自聚的穩(wěn)

3、定性。 其次，證明了群集智能系統(tǒng)中環(huán)形分類行為的穩(wěn)定性。環(huán)形結(jié)構(gòu)同群體聚集時(shí)產(chǎn)生的最終結(jié)構(gòu)在空間上具有一定的相似性。將群體聚集個(gè)體模型進(jìn)行擴(kuò)展，增加不同類對(duì)象之間的相互作用，建立了環(huán)形分類中被分類對(duì)象的個(gè)體模型。通過(guò)Lyapunov穩(wěn)定性理論給出了多類物體環(huán)形結(jié)構(gòu)構(gòu)建的穩(wěn)定性分析。 再次，研究了群體模型下的群體自組織特性。宏觀上，分析群集智能系統(tǒng)個(gè)體之間以及個(gè)體和環(huán)境之間相互作用產(chǎn)生的效果，并考慮個(gè)體的行為規(guī)則，有助于建

4、立系統(tǒng)的群體模型。將群體和環(huán)境看作一個(gè)開(kāi)放系統(tǒng)，結(jié)合耗散結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論，基于平均場(chǎng)法建立了描述系統(tǒng)宏觀狀態(tài)的群體模型。通過(guò)模型的解析解、數(shù)值解以及MonteCarlo模擬，分析了系統(tǒng)狀態(tài)隨各個(gè)參數(shù)的變化規(guī)律，得出了群集智能系統(tǒng)多穩(wěn)態(tài)性、模式涌現(xiàn)以及分叉現(xiàn)象產(chǎn)生的機(jī)制和條件。 最后，將群集智能模型和理論分析結(jié)果應(yīng)用到機(jī)器人領(lǐng)域中，以編隊(duì)和覓食任務(wù)為背景，實(shí)現(xiàn)了多機(jī)器人的協(xié)調(diào)協(xié)作。從行為上看，群體聚集和多機(jī)器人編隊(duì)在過(guò)程上具有一致性